[논문]라즈베리파이 카메라를 활용한 이미지 분석 기반 스마트 윈도우 착색 조절 자동화 시스템

김민상; 안현식; 임성민; 장은정; 이나경; 허준혁; 강인구; 권지현; 이준영; 김하영; 김동수; 윤종호; 최윤석

doi:10.7471/ikeee.2024.28.1.90

라즈베리파이 카메라를 활용한 이미지 분석 기반 스마트 윈도우 착색 조절 자동화 시스템
Smart window coloring control automation system based on image analysis using a Raspberry Pi camera 원문보기

전기전자학회논문지 = Journal of IKEEE, v.28 no.1, 2024년, pp.90 - 96

김민상 (Department of Intelligent Nano Semiconductor, Hanbat National University) , 안현식 (Department of Electronic Engineering, Hanbat National University) , 임성민 (Department of Electronic Engineering, Hanbat National University) , 장은정 (Department of Electronic Engineering, Hanbat National University) , 이나경 (Department of Electronic Engineering, Hanbat National University) , 허준혁 (Department of Electronic Engineering, Hanbat National University) , 강인구 (Department of Electronic Engineering, Hanbat National University) , 권지현 (Department of Electronic Engineering, Hanbat National University) , 이준영 (Department of Architectural Engineering, Hanbat National University) , 김하영 (Department of Architectural Engineering, Hanbat National University) , 김동수 (Department of Architectural Engineering, Hanbat National University) , 윤종호 (Department of Architectural Engineering, Hanbat National University) , 최윤석 (Department of Intelligent Nano Semiconductor, Hanbat National University)

초록
AI-Helper

본 논문에서는 라즈베리파이 카메라와 함수 발생기를 활용하여 이미지에서 휘도를 분석하고 이를 바탕으로 전압을 인가하여 스마트 윈도우에 착색을 통해 광 투과를 조절할 수 있는 자동화 시스템을 제안한다. 기존 휘도 측정에 사용되는 휘도계는 가격대가 높고 사용자의 불필요한 움직임을 요구해 실생활에서 활용하기 어렵다. 그러나 사진 촬영 후 Python Open Source Computer Vision Library (OpenCV)를 활용한 이미지에서의 휘도 분석은 저렴하고 휴대가 간편하여 실생활에서 쉽게 응용할 수 있다. 이 시스템을 스마트 윈도우가 적용된 환경에 사용하여 창호의 휘도를 검출하였다. 이미지의 휘도를 바탕으로 스마트 윈도우의 착색 조절을 통해 창호의 휘도를 감소시켜 재실자는 쾌적한 시 환경을 구축할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we propose an automated system. It utilizes a Raspberry Pi camera and a function generator to analyze luminance in an image. Then, it applies voltage based on this analysis to control light transmission through coloring smart windows. The existing luminance meters used to measure luminance are expensive and require unnecessary movement from the user, making them difficult to use in real life. However, after taking a photography, luminance analysis in the image using the Python Open Source Computer Vision Library (OpenCV) is inexpensive and portable, so it can be easily applied in real life. This system was used in an environment where smart windows were applied to detect the luminance of windows. Based on the brightness of the image, the coloring of the smart window is adjusted to reduce the brightness of the window, allowing occupants to create a comfortable viewing environment.

주제어

표/그림 (10)

그림 Fig. 1. Configuration diagram of automation system using Raspberry Pi. 그림 1. 라즈베리파이를 이용한 자동화 시스템의 구성도
그림 Fig. 2. The result of combining photos taken at different EV into one image. 그림 2. EV가 다르게 촬영된 사진들이 하나의 이미지로 합성된 결과
그림 Fig. 3. Luminance analysis algorithm. 그림 3. 휘도 분석 알고리즘
그림 Fig. 4. Luminance distribution using image analysis. 그림 4. 이미지 분석을 이용한 휘도 분포
그림 Fig. 5. Voltage Application Method for EC Controller and Function Generator. 그림 5. EC 컨트롤러와 함수발생기의 전압 인가 방식
그림 Fig. 6. Image where the average lumuinance of windows is detected to be more than 50%. 그림 6. 창호의 평균 휘도가 50%이상이 검출된 이미지
그림 Fig. 7. Coloring of EC stage 1(a), stage 2(b), stage 3(c), stage 4(d). 그림 7. EC의 착색 1단계(a), 2단계(b), 3단계(c), 4단계(d)
표 Table 1. Voltage and time difference between EC controller and Function Generator by coloring stage. 표 1. EC 컨트롤러와 함수발생기의 착색 단계 별 전압과 시간 차이
표 Table 2. Voltage and time difference between EC controller and Function Generator by decolorization stage. 표 2. EC 컨트롤러와 함수발생기의 탈색 단계 별 전압과 시간 차이
그림 Fig. 8. As a result of reducing the average luminance through EC. Stage 1(a), Stage 2(b), Stage 3(c), Stage 4(d). 그림 8. EC를 통해 창호의 평균 휘도를 감소시킨 결과 1단계 (a), 2단계 (b), 3단계(c), 4단계(d)

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